SlideShare a Scribd company logo
1 of 24
Eliminasi Gauss Jordan &
Operasi Baris Elementer
• Matriks m x n adalah
susunan bilangan yang
berbentuk segi empat
dimana:
m = banyaknya baris.
n = banyaknya kolom.
aij = elemen pada baris ke-i
kolom ke-j
Terminologi
• Matriks real adalah matriks yang
seluruh elemennya bilangan real.
• m n dikatakan sebagai ukuran
matriks.
• Jika m=n , maka disebut matriks bujur
sangkar yang ukurannya n (square
matrix of order n).
• ai,i adalah elemen diagonal
• Dari sebuah sistem persamaan, dapat
dibuat matriks koefisien dan
augmented matriksnya.
• Matriks koefisien dan augmented
matriks adalah cara lain untuk
menyatakan suatu sistem persamaan.
• Sistem tersebut dapat diselesaikan
dengan menggunakan operasi baris
elementer untuk mengubah augmented
matriks menjadi bentuk eselon baris.
Operasi baris elementer (OBE)
• sebuah prosedur eliminasi yang
didasarkan pada gagasan untuk
mereduksi matriks menjadi bentuk yang
cukup sederhana sehingga SPL dapat
dipecahkan dengan memeriksa sistem tsb
yang pada akhirnya akan menghasilkan
bentuk eselon baris tereduksi
Operasi Baris Elementer (OBE)










5
1
0
0
2
6
1
0
7
3
4
1










3
1
0
0
2
0
1
0
1
0
0
1
Sampai didapatkan
atau
Eselon baris Eselon baris terreduksi
Operasi Baris Elementer (OBE)
• Di setiap baris, angka pertama
selain 0 harus 1 (leading 1).
• Jika ada baris yang semua
elemennya nol, maka harus
dikelompokkan di baris akhir dari
matriks.
• Jika ada baris yang leading
1 maka leading 1 di bawahnya,
angka 1-nya harus berada lebih
kanan dari leading 1 di atasnya.
• Jika kolom yang memiliki leading
1 angka selain 1 adalah nol maka
matriks tersebut disebut Eselon-
baris tereduksi
• Dua buah matriks dikatakan ekivalen baris jika salah
satunya merupakan hasil operasi baris elementer dari
matriks lainnya.
• Sebuah matriks dikatakan berbentuk eselon baris jika:
 Baris yang seluruh elemennya nol terletak di lapisan
bawah.
 Baris yang mempunyai elemen bukan nol, elemen
bukan nol yang paling kiri adalah 1.
 Dua baris bukan nol yang berurutan , baris yang di
lapisan atas elemen 1 nya lebih ke kiri dibanding
elemen 1 baris di lapisan bawahnya.
Operasi Baris Elementer (OBE)
Contoh Matriks Eselon Baris:
Operasi Baris Elementer (OBE)
Sebuah matriks dikatakan berbentuk
eselon baris terreduksi jika:
Sudah berbentuk eselon baris.
Elemen bukan 0 paling kiri (angka 1)
dlm setiap baris merupakan satu-satunya
elemen bukan 0 (angka 1) dalam kolom
ybs.
Operasi Baris Elementer (OBE)
Contoh Matriks Eselon Baris
Terreduksi:
Eliminasi Gauss pada Matriks
1. Dari sistem persamaan, tulislah augmented
matriksnya.
2. Gunakan operasi baris elementer untuk
mendapatkan matriks ekivalen yang
berbentuk eselon baris.
3. Dari matriks yang sudah berbentuk eselon
baris tersebut tulislah dalam bentuk sistem
persamaan.
4. Gunakan substitusi balik untuk mendapatkan
penyelesaian sistem tersebut.
Eliminasi Gauss Jordan
• Pada eliminasi Gauss-Jordan, operasi
baris elementer terhadap augmented
matriks dilanjutkan sampai diperoleh
bentuk eselon baris terreduksi.
(seperti di bawah ini)
1 0 0 a
0 1 0 b
0 0 1 c








Contoh Eliminasi Gauss-Jordan
0
5
6
3
1
3
4
2
9
2









z
y
x
z
y
x
z
y
x












0
5
6
3
1
3
4
2
9
2
1
1
0
5
6
3
17
7
4
9
2









z
y
x
z
y
z
y
x













0
5
6
3
17
7
2
0
9
2
1
1
B2  -2x B1+B2
B3  -3x B1+B3














27
11
3
0
17
7
2
0
9
2
1
1
27
11
3
17
7
4
9
2









z
y
z
y
z
y
x
Contoh (ljt)
B2  1/2xB2
B3  -3x B2+B3














27
11
3
0
2
/
17
2
/
7
1
0
9
2
1
1
27
11
3
2
/
17
2
/
7
9
2









z
y
z
y
z
y
x














2
/
3
2
/
1
0
0
2
/
17
2
/
7
1
0
9
2
1
1
2
/
3
2
/
1
2
/
17
2
/
7
9
2









z
z
y
z
y
x
Contoh (ljt)
SEHINGGA
B1  -1xB2+B1
B1  -11/2x B3+B1
B2  7/2xB3+B2
B3  -2x B3












3
1
0
0
2
/
17
2
/
7
1
0
9
2
1
1
3
2
/
17
2
/
7
9
2







z
z
y
z
y
x












3
1
0
0
2
/
17
2
/
7
1
0
2
/
35
2
/
11
0
1
3
2
/
17
2
/
7
2
/
35
2
/
11






z
z
y
z
x










3
1
0
0
2
0
1
0
1
0
0
1
3
2
1



z
y
x
x = 1, y = 2, z = 3
Eliminasi Gauss  matriks segitiga
Eliminasi Gauss-Jordan
 matriks identitas
BI+(-2)B3
B2+ (7/2)B3
B1+(-1)B2
Kembalikan ke bentuk persaman biasa,
diperoleh: x1 = 1
X2 = 2
X3 = 3
SPL Homogen
• Sistem persamaan linear yang berbentuk
0
...
.
.
0
...
0
...
2
2
1
1
2
2
22
1
21
1
2
12
1
11












n
mn
m
m
n
n
n
n
x
a
x
a
x
a
x
a
x
a
x
a
x
a
x
a
x
a
• SPL Homogen senantiasa punya solusi karena x1 = 0, x2 =
0, …, xn = 0 selalu merupakan solusi dari sistem tersebut.
• Solusi tersebut dinamakan solusi trivial (tak sejati)
• Jika ada solusi lain, maka solusi tersebut dinamakan solusi
tak trivial (sejati).
Contoh
Matriks yang diperbesar
dari sistem tersebut
0
0
2
0
3
2
0
2
2
5
4
3
5
3
2
1
5
4
3
2
1
5
3
2
1

















x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x


















0
1
1
1
0
0
0
1
0
2
1
1
0
1
3
2
1
1
0
1
0
1
2
2
~
3
1 B
B 


















0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
2
2
0
1
3
2
1
1
0
1
0
2
1
1
Contoh (Ljt)
~
3
1
2
3
2
1
2
B
B
B
B
B
B




















0
1
1
1
0
0
0
3
0
3
0
0
0
0
3
0
0
0
0
1
0
2
1
1
~
4
2 B
B 















0
0
3
0
0
0
0
3
0
3
0
0
0
1
1
1
0
0
0
1
0
2
1
1
~
3
2
3
3
1
2
2
1
B
B
B
B
B
B



















0
0
3
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
1
2
0
1
1
~
3
3
1
B













 0
0
3
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
1
2
0
1
1
Contoh (Ljt)
Sistem persamaan yang bersesuaian adalah
0
0
0
4
5
3
5
2
1






x
x
x
x
x
x

0
4
5
3
5
2
1






x
x
x
x
x
x

x1 = - s – t
x2 = s
x3 = -t
x4 = 0
x5 = t
Solusi SPL Homogen di atas adalah






















































 

































R
t
dan
R
s
,
t
1
0
1
0
1
s
0
0
0
1
1
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
~
4
3
3
4
2
3
2
1
3
2
1
B
B
B
B
B
B
B
B
B




















0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
1
0
0
1
1
Latihan:
1. 3x + 2y = 5
x + y = 2
2. 2X1 + X2 + 4X3 = 8
3X1 + 2X2 + X3 = 10
X1 + 3X2 + 3X3 = 8
Latihan:
3. 2x + y + z = 4
X – y – z = -1
X + y + 2z = 4

More Related Content

What's hot

Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
matematikaunindra
 
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul hudaPraktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
masawanwinanto
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
Yousuf Kurniawan
 
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsenMatematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Harya Wirawan
 

What's hot (20)

Minggu 9_Teknik Analisis Korelasi
Minggu 9_Teknik Analisis KorelasiMinggu 9_Teknik Analisis Korelasi
Minggu 9_Teknik Analisis Korelasi
 
Uji proporsi satu populasi dan dua populasi
Uji proporsi satu populasi dan dua populasiUji proporsi satu populasi dan dua populasi
Uji proporsi satu populasi dan dua populasi
 
bangun ruang sisi datar dan sisi lengkung
bangun ruang sisi datar dan sisi lengkungbangun ruang sisi datar dan sisi lengkung
bangun ruang sisi datar dan sisi lengkung
 
Analisis titik impas
Analisis titik impasAnalisis titik impas
Analisis titik impas
 
Peranan Koperasi Dalam Perekonomian Indonesia (BAB 8)
Peranan Koperasi Dalam Perekonomian Indonesia (BAB 8)Peranan Koperasi Dalam Perekonomian Indonesia (BAB 8)
Peranan Koperasi Dalam Perekonomian Indonesia (BAB 8)
 
Peluang dan Statistika
Peluang dan StatistikaPeluang dan Statistika
Peluang dan Statistika
 
Makalah korelasi sederhana
Makalah korelasi sederhanaMakalah korelasi sederhana
Makalah korelasi sederhana
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 
Biaya produksi
Biaya produksiBiaya produksi
Biaya produksi
 
Teori Group
Teori GroupTeori Group
Teori Group
 
Ruang sampel dan titik sampel plus contoh soal
Ruang sampel dan titik sampel plus contoh soalRuang sampel dan titik sampel plus contoh soal
Ruang sampel dan titik sampel plus contoh soal
 
Analisa korelasi parsial
Analisa korelasi parsialAnalisa korelasi parsial
Analisa korelasi parsial
 
Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.1
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.1Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.1
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.1
 
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul hudaPraktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
Praktikum menemukan-luas-permuaan-bola manarul huda
 
Statistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika Probabilitas
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
 
Fungsi linear
Fungsi linearFungsi linear
Fungsi linear
 
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsenMatematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
 
Distribusi frekuensi
Distribusi frekuensiDistribusi frekuensi
Distribusi frekuensi
 

Similar to ELIMINASI GAUSS JORDAN.pptx

Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdfModul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
AdamGaul
 
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptxMinggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
nyomans1
 
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptxmatematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
YesyOktaviyanti1
 
Eliminasi gauss 4 upload
Eliminasi gauss 4 uploadEliminasi gauss 4 upload
Eliminasi gauss 4 upload
agung8463
 
Eliminasi gauss
Eliminasi gaussEliminasi gauss
Eliminasi gauss
agung8463
 
Matrix (Alin 1.1 1.2)
Matrix (Alin 1.1 1.2)Matrix (Alin 1.1 1.2)
Matrix (Alin 1.1 1.2)
satriahelmy
 

Similar to ELIMINASI GAUSS JORDAN.pptx (20)

Sistem persamaan linier
Sistem persamaan linierSistem persamaan linier
Sistem persamaan linier
 
Aljabar Linier
Aljabar LinierAljabar Linier
Aljabar Linier
 
Matriks eselon baris dan eselon baris tereduksi
Matriks eselon baris dan eselon baris tereduksiMatriks eselon baris dan eselon baris tereduksi
Matriks eselon baris dan eselon baris tereduksi
 
Mediaakuuuu
MediaakuuuuMediaakuuuu
Mediaakuuuu
 
Mediaakuuuu
MediaakuuuuMediaakuuuu
Mediaakuuuu
 
Eliminasi gauss
Eliminasi gaussEliminasi gauss
Eliminasi gauss
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Aljabar linear
Aljabar linearAljabar linear
Aljabar linear
 
3649180
36491803649180
3649180
 
Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdfModul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
Modul 01 Modul1 Matriks dan Operasinya-1 (1).pdf
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptxMinggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
Minggu_1_Matriks_dan_Operasinya.pptx
 
Pertemuan3&4
Pertemuan3&4Pertemuan3&4
Pertemuan3&4
 
Gayus
GayusGayus
Gayus
 
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptxmatematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
matematika kelas 11 matriks lengkap.pptx
 
Eliminasi gauss 4 upload
Eliminasi gauss 4 uploadEliminasi gauss 4 upload
Eliminasi gauss 4 upload
 
aljabar linier elementer 1
aljabar linier elementer 1aljabar linier elementer 1
aljabar linier elementer 1
 
Eliminasi gauss
Eliminasi gaussEliminasi gauss
Eliminasi gauss
 
Matrix (Alin 1.1 1.2)
Matrix (Alin 1.1 1.2)Matrix (Alin 1.1 1.2)
Matrix (Alin 1.1 1.2)
 

Recently uploaded

443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
ErikaPutriJayantini
 
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptxPPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
iwidyastama85
 
Power point materi IPA pada materi unsur
Power point materi IPA pada materi unsurPower point materi IPA pada materi unsur
Power point materi IPA pada materi unsur
DoddiKELAS7A
 
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdfAksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
subki124
 

Recently uploaded (20)

Materi Asuransi Kesehatan di Indonesia ppt
Materi Asuransi Kesehatan di Indonesia pptMateri Asuransi Kesehatan di Indonesia ppt
Materi Asuransi Kesehatan di Indonesia ppt
 
NOVEL PELARI MUDA TINGKATAN 1 KARYA NGAH AZIA.pptx
NOVEL PELARI MUDA TINGKATAN 1 KARYA NGAH AZIA.pptxNOVEL PELARI MUDA TINGKATAN 1 KARYA NGAH AZIA.pptx
NOVEL PELARI MUDA TINGKATAN 1 KARYA NGAH AZIA.pptx
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
PELAKSANAAN + Link2 MATERI Training_ "AUDIT INTERNAL + SISTEM MANAJEMEN MUTU ...
PELAKSANAAN + Link2 MATERI Training_ "AUDIT INTERNAL + SISTEM MANAJEMEN MUTU ...PELAKSANAAN + Link2 MATERI Training_ "AUDIT INTERNAL + SISTEM MANAJEMEN MUTU ...
PELAKSANAAN + Link2 MATERI Training_ "AUDIT INTERNAL + SISTEM MANAJEMEN MUTU ...
 
MODUL AJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM & BUDI PEKERTI (PAIBP) KELAS 6.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM & BUDI PEKERTI (PAIBP) KELAS 6.pdfMODUL AJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM & BUDI PEKERTI (PAIBP) KELAS 6.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM & BUDI PEKERTI (PAIBP) KELAS 6.pdf
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Slide Kick Off for Public - Google Cloud Arcade Facilitator 2024.pptx
Slide Kick Off for Public - Google Cloud Arcade Facilitator 2024.pptxSlide Kick Off for Public - Google Cloud Arcade Facilitator 2024.pptx
Slide Kick Off for Public - Google Cloud Arcade Facilitator 2024.pptx
 
MODUL AJAR IPAS KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR IPAS KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR IPAS KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR IPAS KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Bioteknologi Konvensional dan Modern kelas 9 SMP
Bioteknologi Konvensional dan Modern  kelas 9 SMPBioteknologi Konvensional dan Modern  kelas 9 SMP
Bioteknologi Konvensional dan Modern kelas 9 SMP
 
443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
443016507-Sediaan-obat-PHYCOPHYTA-MYOPHYTA-dan-MYCOPHYTA-pptx.pptx
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
SISTEM SARAF OTONOM_.SISTEM SARAF OTONOM
SISTEM SARAF OTONOM_.SISTEM SARAF OTONOMSISTEM SARAF OTONOM_.SISTEM SARAF OTONOM
SISTEM SARAF OTONOM_.SISTEM SARAF OTONOM
 
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptxPPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
PPt-Juknis-PPDB-2024 (TerbarU) kabupaten GIanyar.pptx
 
Kegiatan Komunitas Belajar dalam sekolah .pptx
Kegiatan Komunitas Belajar dalam sekolah .pptxKegiatan Komunitas Belajar dalam sekolah .pptx
Kegiatan Komunitas Belajar dalam sekolah .pptx
 
Lokakarya tentang Kepemimpinan Sekolah 1.pptx
Lokakarya tentang Kepemimpinan Sekolah 1.pptxLokakarya tentang Kepemimpinan Sekolah 1.pptx
Lokakarya tentang Kepemimpinan Sekolah 1.pptx
 
Power point materi IPA pada materi unsur
Power point materi IPA pada materi unsurPower point materi IPA pada materi unsur
Power point materi IPA pada materi unsur
 
Modul 5 Simetri (simetri lipat, simetri putar)
Modul 5 Simetri (simetri lipat, simetri putar)Modul 5 Simetri (simetri lipat, simetri putar)
Modul 5 Simetri (simetri lipat, simetri putar)
 
Materi Kimfar Asam,Basa,Buffer dan Garam
Materi Kimfar Asam,Basa,Buffer dan GaramMateri Kimfar Asam,Basa,Buffer dan Garam
Materi Kimfar Asam,Basa,Buffer dan Garam
 
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdfAksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
Aksi Nyata Menyebarkan Pemahaman Merdeka Belajar.pdf
 
Aksi Nyata PMM - Merancang Pembelajaran berdasarkan Perkembangan Peserta Didi...
Aksi Nyata PMM - Merancang Pembelajaran berdasarkan Perkembangan Peserta Didi...Aksi Nyata PMM - Merancang Pembelajaran berdasarkan Perkembangan Peserta Didi...
Aksi Nyata PMM - Merancang Pembelajaran berdasarkan Perkembangan Peserta Didi...
 

ELIMINASI GAUSS JORDAN.pptx

  • 1. Eliminasi Gauss Jordan & Operasi Baris Elementer
  • 2. • Matriks m x n adalah susunan bilangan yang berbentuk segi empat dimana: m = banyaknya baris. n = banyaknya kolom. aij = elemen pada baris ke-i kolom ke-j
  • 3. Terminologi • Matriks real adalah matriks yang seluruh elemennya bilangan real. • m n dikatakan sebagai ukuran matriks. • Jika m=n , maka disebut matriks bujur sangkar yang ukurannya n (square matrix of order n). • ai,i adalah elemen diagonal
  • 4. • Dari sebuah sistem persamaan, dapat dibuat matriks koefisien dan augmented matriksnya. • Matriks koefisien dan augmented matriks adalah cara lain untuk menyatakan suatu sistem persamaan. • Sistem tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan operasi baris elementer untuk mengubah augmented matriks menjadi bentuk eselon baris.
  • 5. Operasi baris elementer (OBE) • sebuah prosedur eliminasi yang didasarkan pada gagasan untuk mereduksi matriks menjadi bentuk yang cukup sederhana sehingga SPL dapat dipecahkan dengan memeriksa sistem tsb yang pada akhirnya akan menghasilkan bentuk eselon baris tereduksi
  • 6. Operasi Baris Elementer (OBE)           5 1 0 0 2 6 1 0 7 3 4 1           3 1 0 0 2 0 1 0 1 0 0 1 Sampai didapatkan atau Eselon baris Eselon baris terreduksi
  • 7. Operasi Baris Elementer (OBE) • Di setiap baris, angka pertama selain 0 harus 1 (leading 1). • Jika ada baris yang semua elemennya nol, maka harus dikelompokkan di baris akhir dari matriks. • Jika ada baris yang leading 1 maka leading 1 di bawahnya, angka 1-nya harus berada lebih kanan dari leading 1 di atasnya. • Jika kolom yang memiliki leading 1 angka selain 1 adalah nol maka matriks tersebut disebut Eselon- baris tereduksi
  • 8. • Dua buah matriks dikatakan ekivalen baris jika salah satunya merupakan hasil operasi baris elementer dari matriks lainnya. • Sebuah matriks dikatakan berbentuk eselon baris jika:  Baris yang seluruh elemennya nol terletak di lapisan bawah.  Baris yang mempunyai elemen bukan nol, elemen bukan nol yang paling kiri adalah 1.  Dua baris bukan nol yang berurutan , baris yang di lapisan atas elemen 1 nya lebih ke kiri dibanding elemen 1 baris di lapisan bawahnya. Operasi Baris Elementer (OBE)
  • 9. Contoh Matriks Eselon Baris: Operasi Baris Elementer (OBE)
  • 10. Sebuah matriks dikatakan berbentuk eselon baris terreduksi jika: Sudah berbentuk eselon baris. Elemen bukan 0 paling kiri (angka 1) dlm setiap baris merupakan satu-satunya elemen bukan 0 (angka 1) dalam kolom ybs. Operasi Baris Elementer (OBE)
  • 11. Contoh Matriks Eselon Baris Terreduksi:
  • 12. Eliminasi Gauss pada Matriks 1. Dari sistem persamaan, tulislah augmented matriksnya. 2. Gunakan operasi baris elementer untuk mendapatkan matriks ekivalen yang berbentuk eselon baris. 3. Dari matriks yang sudah berbentuk eselon baris tersebut tulislah dalam bentuk sistem persamaan. 4. Gunakan substitusi balik untuk mendapatkan penyelesaian sistem tersebut.
  • 13. Eliminasi Gauss Jordan • Pada eliminasi Gauss-Jordan, operasi baris elementer terhadap augmented matriks dilanjutkan sampai diperoleh bentuk eselon baris terreduksi. (seperti di bawah ini) 1 0 0 a 0 1 0 b 0 0 1 c        
  • 15. Contoh (ljt) B2  1/2xB2 B3  -3x B2+B3               27 11 3 0 2 / 17 2 / 7 1 0 9 2 1 1 27 11 3 2 / 17 2 / 7 9 2          z y z y z y x               2 / 3 2 / 1 0 0 2 / 17 2 / 7 1 0 9 2 1 1 2 / 3 2 / 1 2 / 17 2 / 7 9 2          z z y z y x
  • 16. Contoh (ljt) SEHINGGA B1  -1xB2+B1 B1  -11/2x B3+B1 B2  7/2xB3+B2 B3  -2x B3             3 1 0 0 2 / 17 2 / 7 1 0 9 2 1 1 3 2 / 17 2 / 7 9 2        z z y z y x             3 1 0 0 2 / 17 2 / 7 1 0 2 / 35 2 / 11 0 1 3 2 / 17 2 / 7 2 / 35 2 / 11       z z y z x           3 1 0 0 2 0 1 0 1 0 0 1 3 2 1    z y x x = 1, y = 2, z = 3 Eliminasi Gauss  matriks segitiga Eliminasi Gauss-Jordan  matriks identitas
  • 18. B1+(-1)B2 Kembalikan ke bentuk persaman biasa, diperoleh: x1 = 1 X2 = 2 X3 = 3
  • 19. SPL Homogen • Sistem persamaan linear yang berbentuk 0 ... . . 0 ... 0 ... 2 2 1 1 2 2 22 1 21 1 2 12 1 11             n mn m m n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a • SPL Homogen senantiasa punya solusi karena x1 = 0, x2 = 0, …, xn = 0 selalu merupakan solusi dari sistem tersebut. • Solusi tersebut dinamakan solusi trivial (tak sejati) • Jika ada solusi lain, maka solusi tersebut dinamakan solusi tak trivial (sejati).
  • 20. Contoh Matriks yang diperbesar dari sistem tersebut 0 0 2 0 3 2 0 2 2 5 4 3 5 3 2 1 5 4 3 2 1 5 3 2 1                  x x x x x x x x x x x x x x x x                   0 1 1 1 0 0 0 1 0 2 1 1 0 1 3 2 1 1 0 1 0 1 2 2 ~ 3 1 B B                    0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 2 2 0 1 3 2 1 1 0 1 0 2 1 1
  • 21. Contoh (Ljt) ~ 3 1 2 3 2 1 2 B B B B B B                     0 1 1 1 0 0 0 3 0 3 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 2 1 1 ~ 4 2 B B                 0 0 3 0 0 0 0 3 0 3 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 2 1 1 ~ 3 2 3 3 1 2 2 1 B B B B B B                    0 0 3 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 2 0 1 1 ~ 3 3 1 B               0 0 3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 2 0 1 1
  • 22. Contoh (Ljt) Sistem persamaan yang bersesuaian adalah 0 0 0 4 5 3 5 2 1       x x x x x x  0 4 5 3 5 2 1       x x x x x x  x1 = - s – t x2 = s x3 = -t x4 = 0 x5 = t Solusi SPL Homogen di atas adalah                                                                                          R t dan R s , t 1 0 1 0 1 s 0 0 0 1 1 x x x x x x x x x x 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 ~ 4 3 3 4 2 3 2 1 3 2 1 B B B B B B B B B                     0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1
  • 23. Latihan: 1. 3x + 2y = 5 x + y = 2 2. 2X1 + X2 + 4X3 = 8 3X1 + 2X2 + X3 = 10 X1 + 3X2 + 3X3 = 8
  • 24. Latihan: 3. 2x + y + z = 4 X – y – z = -1 X + y + 2z = 4